先进知识分子

摘要： 中国共产党的百年华诞,社会实践团围绕伟大建党精神进行调查研究,旨在通过实践调查更加深刻地认识伟大建党精神的形成之源,认识马克思主义、先进知识分子和广大人民群众在伟大建党精神形成过程中的重要作用。

摘要： 辛亥滦州起义是辛亥革命的重要组成部分,是北方革命中牺牲最大、影响最深的一次武装起义。李大钊在北洋法政专门学校读书期间就深受民主革命思想的影响,先后参与立宪派和革命派发起的政治运动,以先进知识分子的担当参与了辛亥滦州起义的相关活动。

摘要： 介绍梁启超对中国文化近代转向的贡献,分为三个部分,首先介绍中国文化近代化的转向以及先进知识分子对其的推动作用,其次,对梁启超推进中国文化近代化转向的具体改革进行介绍,最后,对其推进中国文化近代化转向的意义进行阐述。

摘要： 2021年开春,中央广播电视总台央视综合频道黄金时间热播的《觉醒年代》将观众带回到一个风起云涌的时代,展现了100年前那个苦难中国的历史画卷,让观众看到了一群先进知识分子为国家、民族前途而奔走驱驰的情形。

摘要： 五四运动后,马克思主义开始系统传入中国。除了各种进步报刊成为宣传马克思主义的重要阵地外,大量被翻译出版的马克思主义经典著作,对中国人民特别是先进知识分子全面认识马克思主义和科学社会主义起到重要作用。1921年下半年至1922年下半年,重庆迎来了传播马克思主义的热潮。先后在重庆活动的恽代英、萧楚女等人正是这一热潮的推动者。他们与本地涌现出来的《友声》、《新蜀报》等进步刊物和进步社团一起.

摘要： 他是第一个在中国大地上高举马克思主义火炬的先进知识分子,他把光明带进封闭落后的旧中国;他为探索救国真理而赴日留学,他为唤起民族觉醒而回国建党;他以一生践行革命志向,他为共产主义献身而至死不悔。中国共产党的主要创始人李大钊的生命历程,短暂却辉煌。

摘要： 山西农业大学的前身是成立于1907年的私立铭贤学校。在五四运动的影响下,新思想、新文化、新知识广泛传播,这里诞生了晋中地区最早的党组织"中共太谷铭贤学校小组"、最早的共产党员张维琛;这里是晋中地区传播、研究马克思主义的摇篮和策源地,影响了一大批先进知识分子、青年学生接受和拥护党的领导,积极投身民族伟大复兴事业。回顾铭贤学校时期的革命历史和优良传统.

摘要： 今年是我国近代著名的启蒙思想家、教育家、翻译家严复(1854年1月一1921年10月)逝世100周年。严复,福建侯官县人。在那个黑暗而充满屈辱的时代,严复放眼世界寻找智慧,系统地将西方的社会学、政治学、政治经济学、哲学和自然科学介绍到中国,翻译了《天演论》,将进化论引人中国,唤醒了一批先进知识分子,得到了包括毛泽东、习近平、李克强等人的高度评价。

摘要： 习近平总书记指出:"青年是整个社会力量中最积极、最有生气的力量,国家的希望在青年,民族的未来在青年。"19世纪中叶,积贫积弱的中国封建社会逐步瓦解,人民不断探寻救国救民的真理,遭遇挫折,历经苦难,革命蓄势待发。在民族危亡之时,无数先进知识分子和革命青年,执殳前驱,打破封建文化的桎梏,追求真理,传播新思想新文化,发动反帝反封建爱国运动,"站在革命队伍的前头","起了某种先锋队的作用"。

摘要： 新文化运动、五四运动乃至中共建党,相当程度上是先进知识分子政治抉择与理性行动的结果,也是其对自身承载的文化予以继承、发展、创造的过程.因为开放,社会主义思潮得以从上海登陆传入;因为崇文,马克思主义学说由上海深入腹地,在中国广泛传播;因为和合,无产阶级革命理论指导下的党组织得以建立发展壮大;因为务实,党领导的工农运动在各地深入开展.江南文化四个特质表现在建党过程中,环环相扣、互相促进、彼此交融.开放使共产主义的社会革命成为可能;崇文为创建党组织发展党员提供思想氛围,和合为工农运动创造团结的条件;务实又为马克思主义学说的有效传播夯实基础.

摘要： 本发明公开了一种先进的多孔高分子纳米片及其制备方法和应用，本发明在零维二氧化硅和二维石墨烯表面上，利用高分子表面接枝技术制备了零维二氧化硅分子刷和二维石墨烯分子刷，通过两者的交联诱导共组装反应并刻蚀二氧化硅后，得到多孔高分子纳米片。制得的纳米片表面上均匀分布着大量具有层次孔结构的聚合物纳米球，可在锂硫电池充放电过程中为硫活性物质的转化中的体积变化提供足够的缓冲空间；同时石墨烯作为纳米片的导电主干能促进电荷的快速转移，提高电极的导电性。交联诱导共组装策略能够在多孔高分子骨架中产生大量的强极性基团，能有效地抑制多硫化物的扩散和损失。该纳米片用于锂硫电池正极材料时展现出优异的倍率和循环性能。

摘要： 本发明涉及一种基于知识库并支持复杂产品先进制造系统的语义SOA(Service-oriented Architecture)集成方法。该方法是以SOA为运行空间，以知识库为核心提供语义支持，提出了一种语义SOA体系框架，以及该框架下知识库的组织和建立以及语义SOA实现方法。本发明借助现有语义Web思想、SOA架构和知识库建模架构，针对复杂产品先进制造系统的特点和具体要求，对知识库中领域本体、服务本体、案例本体的组织和表示以及知识库支持下语义SOA实现中的服务语义发布、查询、调用等六大关键技术进行了设计和阐述。以期解决集成系统语义异构问题，并最终达到提高系统集成智能化和自动化的目的。

摘要： 本发明公开了一种先进的多孔高分子纳米片及其制备方法和应用，本发明在零维二氧化硅和二维石墨烯表面上，利用高分子表面接枝技术制备了零维二氧化硅分子刷和二维石墨烯分子刷，通过两者的交联诱导共组装反应并刻蚀二氧化硅后，得到多孔高分子纳米片。制得的纳米片表面上均匀分布着大量具有层次孔结构的聚合物纳米球，可在锂硫电池充放电过程中为硫活性物质的转化中的体积变化提供足够的缓冲空间；同时石墨烯作为纳米片的导电主干能促进电荷的快速转移，提高电极的导电性。交联诱导共组装策略能够在多孔高分子骨架中产生大量的强极性基团，能有效地抑制多硫化物的扩散和损失。该纳米片用于锂硫电池正极材料时展现出优异的倍率和循环性能。

摘要： 一种PSR高分子脱硝剂量先进自动控制方法，包括以下步骤：步骤S1：获取脱硝反应炉中实际的主蒸汽流量与脱硝反应炉口的烟气温度；步骤S2：通过所述主蒸汽流量数值用于NOX调节器的前馈信号；步骤S3：通过NOX实际的测量值与预设值之间的差值经PID回路计算后，得到对应的PSR高分子喷剂量；步骤S4:将PSR高分子喷剂量的值输入的称重系统；通过称重系统得到脱硝剂的实际重量；步骤S5:通过PSR高分子喷剂量得到变频回路数值；所述变频回路数值用于调节螺旋给料机的变频调节回路的频率设定值；通过对PSR系统相关设备进行控制优化后，能实现PSR系统设备的全自动启停控制和对NOX排放浓度的自动控制，能及时有效调整锅炉尾部烟道NOX排放浓度。

摘要： 本发明公开了一种先进液晶高分子材料设备，包括箱体以及自上而下依次设置在所述箱体内的第一空腔和第二空腔，所述第二空腔右端设有第三空腔，所述第三空腔左端设有位于所述第一空腔底端的第四空腔，所述第一空腔顶端内壁连通设有开口向下的第一导滑槽，所述第一导滑槽内滑动配合连接有第一导滑块，所述第一空腔和所述第二空腔之间连通设有输送槽，所述输送槽内壁连通设有位于所述第一空腔底端的第二导滑槽，所述第二导滑槽内滑动配合连接有第二导滑块，所述第二空腔内滑动配合连接有第三导滑块；本发明结构紧凑，操作方便，自动化程度高，提高了液晶高分子材料的制备效率和效果。

摘要： 本发明涉及一种基于知识库并支持复杂产品先进制造系统的语义SOA(Service-oriented Architecture)集成方法。该方法是以SOA为运行空间，以知识库为核心提供语义支持，提出了一种语义SOA体系框架，以及该框架下知识库的组织和建立以及语义SOA实现方法。本发明借助现有语义Web思想、SOA架构和知识库建模架构，针对复杂产品先进制造系统的特点和具体要求，对知识库中领域本体、服务本体、案例本体的组织和表示以及知识库支持下语义SOA实现中的服务语义发布、查询、调用等六大关键技术进行了设计和阐述。以期解决集成系统语义异构问题，并最终达到提高系统集成智能化和自动化的目的。

摘要： 本发明属于图论学习、深度学习分析领域，具体涉及一种基于知识图谱的分子调控关系预测方法及系统，其中的预测方法包括以下步骤：(1)训练数据集的准备；(2)有向图模型的构建与训练；(3)神经网络的构建与训练；(4)实际预测。本发明通过对预测方法整体流程设计进行改进，首先结合图学习将有向图中的有向调控关系和各调控分子节点(即各调控分子实例)进行最优特征编码，接着在获得各节点与关系的特征编码后，利用深度神经网络框架进一步加强有向图的预测能力，经过迭代训练后提升有向调控的预测准确度。

摘要： 本发明公开一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其为基于实例判别transformer的学习方法，其适用于机器学习和纳米孔单分子感知技术；本发明方法包括：构建基于transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习神经网络模型；创建纳米孔单分子感知信号数据集并对信号数据进行合适的预处理；设置神经网络模型内各参数初始值，以最小化损失函数为目标训练模型实现针对纳米孔单分子感知信号的实例级判别；将待处理的感知信号输入到训练完成的模型输出信号对应的知识表示。本发明在编码器部分采用了transformer结构，实现了信号在知识表示空间内的稀疏分布，并且其直接从信号数据中挖掘模式信息，可适用于不同类型的下游信号分析任务，通用性和有效性强。

摘要： 本发明涉及药物表示学习领域，具体涉及一种结合领域知识的药物分子生成方法，包括利用构象搜索算法获得分子3D构象，从而获得分子空间信息，利用分子空间信息增强分子的初始表示；利用优化后的谱聚类算法以及优化后的CH聚类评价指标获取分子的分子划分结果；根据分子的增强表示和分子划分结果，利用图卷积神经网络对其编码获得其隐空间嵌入表示，即分别为全局图表示和局部子图表示；利用互信息最大化机制优化全局图表示和局部子图表示，得到富含空间信息和子结构信息的分子表示，并应用于下游分子生成任务；本发明有助于捕捉到分子的空间和结构信息，同时能更好地服务于基于深度学习的药物发现领域相关任务。

摘要： 本发明公开了一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法，包括：根据化学元素周期表中每个化学元素的所有化学属性，构建化学元素知识图谱；利用化学元素知识图谱对分子图进行图增强得到分子增强图；利用可插拔表示模型获得分子图和分子增强图的图表示；采用硬负样本挖掘技术选出与分子图在分子指纹空间相似的其他分子图作为负样本；将正样本对和负样本对的图表示映射到同一空间后，通过最大化正样本对之间的一致性同时最小化负样本对之间的一致性构建对比损失函数，利用对比损失函数进行优化学习；将参数确定的可插拔表示模型与非线性分类器形成预测模型，利用参数微调的预测模型进行分子图的分子性质的预测，以提升分子性质的预测准确性。